1. 연구의 필요성

모유는 신생아기와 영아기의 급만성질환 예방 효과뿐만 아니라 오래 지속할수록 긍정적 효과가 큰 것으로 잘 알려져 있다[1]. 모유수유 효과를 위해서는 최소 6개월 동안의 완전 모유수유가 권장되고 있으나 전 세계 40% 이하, 국내 22.6%로 낮은 실천율을 보이고 있다[2, 3, 4]. 이러한 낮은 실천율을 개선하기 위해 관련요인에 대한 연구[4, 5, 6, 7] 및 중재개발과 효과에 대한 연구[8]가 이루어졌으나 초기 모유수유 선택에 비해 높은 중단율로 지속기간이 짧아 실천율을 향상시키지 못하고 있다[3]. 모유수유 선택은 여성의 인구사회학적 특성, 심리사회적 특성, 모유수유 지식과 태도, 인식에 영향을 받는다[6, 9, 10]. 그에 비해 모유수유 지속과 중단은 수유기간 동안 경험하게 되는 다양한 어려움에 영향을 받으며 이러한 어려움은 모유수유 시기에 따라 다양하다[11, 12]. 관련 선행연구[13]에 따르면 1개월 이내 어려움은 신생아 포만감 부족과 함께 유두문제, 모유생성 부족, 젖 물리기 어려움이 다수를 차지하는 데 비해 1개월 이후는 신생아 포만감 부족이 다수를 차지한다. 또 다른 연구[14]에서는 초기 모유수유 문제가 3개월 이전 모유수유 중단과 관련이 높았던 것에 비해 여성의 생활습관과 관련된 모유수유 어려움은 후기 모유수유 중단과 더 관련이 있었다. 이처럼 모유수유 시기는 정적이기보다 신생아, 여성의 생리적, 심리사회적 요구 변화에 따라 동적이라는 점에 주목할 필요가 있다.

그리고 과거와 달리 핵가족화 및 가족 형태 변화로 여성이 임신, 수유, 육아에 관한 정보나 도움을 가정 내에서 얻을 기회가 감소하였다. 하지만 통신기술과 인터넷의 발달은 의료인, 서적, 어머니, 시어머니 등을 통해 모유수유 정보를 획득했던 전통적인 방법에서 벗어나 여성 스스로 주체가 된 능동적인 정보 습득과 공유 활용을 촉진시켰다[15, 16]. 젊은 세대 부모는 기관방문의 면대면 정보습득뿐만 아니라 소셜관계망을 통한 비대면의 실시간 정보 획득에도 익숙하다. 국내 대표적인 임신, 출산, 육아 관련 온라인 카페인 ‘맘스홀릭 베이비’는 일일 방문자가 80만 명에 이르고 가입자가 290만 명이 넘는 커뮤니티이다. 육아를 하는 여성들에게 소셜미디어는 현재 보편화된 일상이 되었으며[5] 특히 영유아기 자녀를 둔 여성은 임신, 출산과 육아라는 공통의 생물학적, 정서적, 사회적 경험을 토대로 정보를 교류하고 소통하기 때문에 인터넷상에서 더 밀접한 유대감을 형성한다[17].

Martens와 Young [18]은 모유수유 선택과 실천을 여성의 의사결정 과정이라고 보고 모유수유 의사결정모델을 제시하였다. 이 모델은 모유수유 특성, 여성의 모유수유 신념, 가까운 사람의 지지, 자기효능감, 그리고 환경·신체·기술적 자원과 함께 모유수유 선택 및 지속기간 간의 관계를 제시하였다. 이 모델에서 환경자원은 모유수유에 대한 정보제공과 지지체계로서 과거 전통적 정보자원과 비대면 정보자원을 모두 포함한다. 특히 비대면의 정보자원은 모유수유 행위에 대한 지식과 이해, 인식을 높이는 중재 전략이 될 수 있어 간호에 시사하는 바가 크다[19]. 이에 본 연구는 모유수유 의사결정모델을 토대로 출산 6개월 전후 건강한 여성을 대상으로 모유수유 계획과 지속기간에 영향을 주는 모유수유 특성과 정보자원에 초점을 두고 모델을 살펴보고자 했다. 산전 모유수유 계획은 선택과 밀접히 연관되어 있는 개념으로[20] 모유수유 계획의 80%~90%가 선택으로 연결되는 점을 고려하여 영향요인이 유사할 것이라 가정하고, 모유수유 계획과 지속기간에 미치는 모유수유 특성과 정보자원 영향에 초점을 두었다. 또한 정보자원 내 유형별 관련성을 분만 전후 시기별, 모유수유 지속기간에 따른 그룹별 차이에 중점을 두고 연결망 분석(social network)으로 살펴보았다. 연결망 분석은 구성 노드 간의 관계를 나타내는 관계형 데이터(relational data)를 분석하는 사회과학 방법론이다[21]. 사회 연결망에서 노드는 보통 사람인 경우가 많으나 물리적 객체, 개념, 용어 등 다양하다. 본 연구에서는 12유형의 모유수유 정보원에 해당한다. 이들에 대한 여성의 활용 순위 상관관계 정보는 정보자원 간의 양적, 부적 관계를 나타내는 데이터로 개별 정보자원 자체 속성으로 표현할 수 없는 내용이다. 관계는 정보자원 속성이 아닌 정보자원들의 체계이며, 이들 관계는 더 큰 관계성 체계 내에서 정보자원 간의 쌍을 연결한다. 본 연구는 정보자원 간의 연관성을 관계로 표현하여 상관성 크기로 산출함과 동시에 관계망 구조에 대한 질적 측정 지표들을 함께 활용하여 시기별, 그룹별 차이를 살펴보았다[22]. 이에 본 연구에서는 분만을 기점으로 정보자원 간의 상호작용이 어떻게 달라지는지, 그리고 지속기간을 장기실천과 단기실천으로 구분하여 이들이 어떠한 정보자원 활용 패턴을 보이는지 살펴봄으로써 모유수유 행위를 이해하고 향후 비대면 정보자원을 간호중재 전략으로 활용할 때 유용한 기초자료로 활용하고자 하였다.

2. 연구 목적

본 연구의 목적은 모유수유 의사결정모델을 수정한 본 연구의 개념틀에 따라 대상자의 모유수유 계획과 지속기간에 영향을 주는 모유수유 특성 및 정보자원들 간의 연결망을 분석하여 향후 모유수유 증진 중재 전략 개발을 위한 단서를 찾아보고자 하는 것이다. 이를 위한 구체적 연구 목적은 다음과 같다.

1) 대상자의 모유수유 계획과 지속기간에 영향을 주는 모유수유 특성을 파악한다.

2) 대상자의 모유수유 정보자원 특성을 파악한다.

3) 모유수유 계획과 지속기간에 영향을 미치는 요인을 탐색한다.

4) 대상자의 분만 시기별, 모유수유 지속기간별 모유수유 정보자원 연결망의 차이를 비교한다.

3. 용어 정의

1. 연구 설계

본 연구는 34주 이상 정상분만 또는 제왕절개 분만 후 6개월 전후의 건강한 여성을 대상으로 모유수유 계획과 지속기간에 영향을 주는 모유수유 특성과 모유수유 정보자원들 간의 연결망을 알아보고자 하는 횡단적 조사연구이다.

2. 연구의 개념적 틀

본 연구의 개념틀은 Martens와 Young [18]의 모유수유 의사결정 모델을 기반으로 구성하였다(Figure 1). 이 모델은 Fieldhouse [24]의 모유수유 의사결정 모델을 수정한 것이며 Fieldhouse는 Ajzen과 Fishbein [25]의 합리적 행동이론을 모유수유에 적용하였다. 합리적 행동이론에서 행동의도의 두 가지 독립요소는 태도와 주관적 규범이며, Fieldhouse [24]는 태도를 ‘모유수유 신념’으로, 주관적 규범을 ‘가까운 사람의 지지’로 재정의하였다. 그리고 제3의 개념으로 지지적 환경, 여성의 신체생리적 상태, 여성의 수유기술과 지식이 모유수유 선택에 영향을 준다고 하였다. Martens와 Young [18]은 여기에 ‘자기효능감’을 구성요소로 추가하고 Fieldhouse [24]의 제3의 개념을 ‘자원(resource)’으로 재정의하여 각각을 환경적 자원, 신체적 자원, 기술적 자원으로 재명명하였다. 그리고 이 자원들은 다른 구성개념과 함께 모유수유 선택에 영향을 주며 모유수유 만족감을 통해 모유수유 기간을 지속시키는 직접적인 요인으로 보았다. 각 자원에 대한 설명은 구체적으로 제시하지 않았지만, 자원을 측정하는 내용으로 정보제공 및 지지, 신체·정서 상태, 병원 시술에 대한 질문을 포함하고 있다. 본 연구의 모유수유 정보자원은 ‘모유수유 지식공유 행동’ [26]으로 환경적 자원의 한 요소에 해당한다.

Figure 1
Conceptual framework of this study.

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본 연구에서는 산전 모유수유 계획과 지속기간에 중점을 두고 계획군과 미계획군, 그리고 단기 실천군과 장기 실천군 간 모유수유 특성과 모유수유 정보자원의 차이를 알아보고자 하였다. 정보자원 중 특히 비대면 온라인 정보자원 활용과 소요시간, 12가지 유형의 정보자원간 상호관계에 초점을 두었다.

3. 연구 대상

본 연구 모집단은 기저질환이 없고, 모유수유에 지장이 없으며, 34주 이후 정상분만 또는 제왕절개로 출산한지 6개월 전후 경과한 여성이다. 제외기준은 여성의 기저질환이나 산욕기 감염 등으로 모유수유를 중단한 적이 있거나, 출산 후 신생아 치료목적으로 신생아중환자실 또는 병원에 입원한 적이 있는 경우이다. 또한 자료수집 당시 4개월 이전 모유수유 중으로 단기 및 장기실천군 구분이 모호한 대상자는 모집 대상에서 제외하였다. 표본 대상자 수는 G^*Power 3.1 프로그램을 이용하여, 그룹 간 비교 t-test 분석을 기준으로 효과 크기(effect size)를 0.3, 유의수준(α) 0.05, 검정력(1 − β) 0.80으로 설정하여 산출한 최소 표본 수 354명이었다. 이를 기준으로 불성실한 응답자나 설문지 코딩 시 나타나게 되는 탈락률 약 10%를 고려하여 400명을 최종 표본 수로 결정하였다.

4. 자료수집

대상자는 일산과 파주 지역에 위치한 5개의 소아과 의원과 3개의 지역사회 보건소에서 편의추출로 모집하였다. 2019년 1월 14일부터 5월 31일까지 해당 기관을 신생아 예방접종 및 진료 목적으로 방문한 여성과 보건소 프로그램 참여나 서류업무를 위해 보건소를 방문한 여성을 대상으로 자료를 수집하였다. 연구 조사원이 진료 또는 담당자 대기 중인 여성을 만나 대상자 선정에 필요한 선정기준과 제외기준을 확인한 후 본 연구에 대한 설명을 하고 자발적 참여 동의를 받았다.

5. 조사도구

조사도구는 서술형 설문지로서 대상자의 인구학적 특성과 출산정보 외에 본 연구 개념틀에 따라 모유수유 특성과 모유수유 정보자원 항목으로 구성되었다. 인구학적 특 성은 T hulier와 Mercer [27]의 연구에서 모유수유 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났던 대상자 나이, 학력, 직업, 남편 외 가정 내 도움 유무, 월평균 소득, 임신 계획, 산후조리 방법, 현재 자녀 수이며 출산정보로는 출산형태, 임신 전후 체질량지수, 아기 성별과 임신기간, 체중에 대한 4문항이었다. 이 설문지는 간호대학교수 2인의 검토를 받아 90% 이상 문항 합의를 거쳐 개발하였다. 이후 5명의 연구 대상자에게 시범 적용하여 문항 표현의 이해 용이성과 적용 가능성을 확인하였다.

6. 자료분석

수집된 자료 400건 중 누락이 많은 11건을 제외한 389건의 자료를 최종 분석에 사용하였다. 대상자의 인구학적 특성, 출산특성, 모유수유 특성, 정보자원에 대한 기본적인 기술통계를 수행하고, 모유수유 계획 유무와 단기 실천군과 장기 실천군에 대해 단변량 분석을 실시하여 통계적으로 유의한 변수를 선정하였다. 그리고 이들 요인에 대한 로지스틱 회귀분석을 실시하여 각 변수의 효과를 살펴보았다. 이 분석은 I BM S PSS S tatistics for Windows ver. 24.0 (released 2016; IBM Corp., Armonk, NY, USA)을 이용하였다.

모유수유 정보자원 유형들 간의 관계는 대상자가 응답한 순위정보를 이용하여 계산한 Spearman 상관관계 행렬을 이용한 준연결망 분석으로 살펴보았다. 계획 실천군과 미계획 실천군의 분만 전후 연결망 구조와 모유수유 단기 실천군과 장기 실천군의 연결망 구조를 시각화하여 비교하였다. 연결망 분석 과정에서 노드 간 상관성이 얼마나 높은지, 구조적으로 밀집되어 있는지, 서로 몇 단계 링크로 연결되어 있는지 등을 연결망 구조지표를 통해 수량화할 수 있는데, 본 연구에서는 중심화(centralization; range, 0~1), 밀도(density; range, 0~1), 연결거리(distance; 전체 숫자) 지표를 산출하여 살펴보았다. 중심화란 정보자원 간에 나타날 수 있는 모든 연결관계 수 대비 연결망에 나타난 관계 수 비율로, 중심성이 높을수록 핵심 정보자원을 중심으로 집중화되어 있음을 알 수 있다. 밀도란 연결망 내 정보자원들 간의 상호교류 정도를 나타내는 지표로 연결망 내 얼마나 많은 관계를 맺고 있는가를 의미하는 것이며, 완성도 있게 구축되어 있는가를 표현하는 개념이기도 하다[29]. 밀도가 0인 경우는 정보 자원들 간에 연결이 전혀 되어 있지 않다는 것이고, 밀도가 1에 가까울수록 네트워크 연결 관계의 응집성, 결속력, 복잡성이 높다고 할 수 있다. 밀도가 높은 네트워크일수록 그 네트워크 내 정보 자원들 간에 신뢰와 협력의 정도가 더욱 높은 경향을 보인다고 해석한다. 즉, 밀도는 네트워크 내에서 정보 자원들 간의 교류 정도를 나타내는 대표적인 지표가 되며, 밀도를 통해서 네트워크 내 정보 흐름을 예측할 수 있는데, 네트워크에서 높은 밀도는 정보자원 간의 교류와 정보 흐름이 활발히 이루어지고 있다는 것을 나타낸다[21]. 연결거리는 특정 정보자원 간에 연결된 거리이며 한 노드에서 다른 노드로 직접 관통해서 가야만 하는 최소의 직선 수를 의미한다. 연결거리가 짧을수록 두 노드는 연결이 가깝게 되어 있으며 연결성이 높다고 할 수 있다.

개별 정보자원 수준의 지표로는 매개중심성(betweenness centrality [BC]; 전체 숫자)을 중심으로 연결강도(strength), 기대 영향력(expected influence)을 참고했다. BC는 노드 간의 연결경로에서 매개역할의 정도를 나타낸다. 연결강도는 가중치 그래프에서 중심성 척도 중 하나인 강도를 절댓값으로 가중한 중심성 척도이며, 기대 영향력은 한 노드에 걸려있는 링크의 가중합이다. 연결망 분석은 UCiNet ver. 6.645 (Analytic Technologies Inc., Lexington, KY, USA)를 이용하였다.

7. 윤리적 고려

본 연구는 인하대학교 연구윤리심의위원회 승인을 받았으며 연구 참여자의 자발적인 연구 참여 동의하에 이루어졌다(IRB No. 181113-6A). 대상자에게 연구의 목적과 과정을 설명한 후 연구 참여 동의서를 받았다. 연구의 참여는 본인의 의사에 따라 언제든지 철회할 수 있음을 공지하였고, 대상자의 익명성을 보장하고 추후에도 연구 결과는 연구 이외의 목적으로 사용하지 않을 것임을 설명하였다.

1. 대상자 및 모유수유 특성

대상자 평균 연령은 33.3세로 대학교 졸업 이상 학력자가 과반수였으며(56.3%), 전문대와 고등학교 졸업은 각각 35.7%, 8.0% 이었다. 대상자의 51.2%가 한 명의 자녀를 두고 있었고 나머지는 두 명 이상의 자녀를 두고 있었다. 가정에서 남편 이외 도움을 받을 수 있는 사람이 있는 대상자는 29.8%였으며, 직장 여성은 39.3%, 평균 가정 월수입은 531.3만 원이었다. 분만 형태는 자연분만이 약 2/3 (62.5%)를 차지하고 있었으며 임신 기간은 평균 38.4주였다(Supplementary Table 1). 대부분 대상자가 분만 직후 병원에서 모유수유를 시행했으며(92.3%), 첫 젖 물리기를 시도한 경우는 47.6%, 모자동실을 이용한 경우는 18.8%였다. 모유수유 계획이 있었던 경우는 85.3%, 산전·산후 모유수유 교육에 참여한 대상자는 각각 52.7%, 54.8%였고, 대상자 대부분이(94.1%) 모유수유 중 어려움을 경험하였다(Supplementary Table 2).

2. 정보자원 특성

병원에서 모유수유 관련 정보를 받은 경우는 73.3%로, 정보제공자는 신생아실 간호사(83.9%)가 가장 많았고 그 다음으로는 분만실 간호사(7.8%), 의사(2.8%) 순이었다. 병원에서 제공받은 모유수유 정보에 대한 만족도는 100점 만점 중 평균 64.6점이었다. 인터넷 사용과 관련해서는 대상자의 75% 이상이 하루 3~4회 이상이라고 응답했으며, 과반수의 대상자가 온라인 모유수유 커뮤니티에서 모유수유 정보를 검색한 경험이 있다고 하였다. 최근 한 달 이내 가장 많이 방문한 사이트는 온라인 모유수유 커뮤니티(50.1%)이었으며, 그다음으로 의료인이 운영하는 병원 포털이나 공공 포털, 모유수유 클리닉 등(28.0%)과 Naver, Daum과 같은 통합검색 포털(21.9%) 순이었다(Supplementary Table 2).

3. 모유수유 계획에 영향을 미치는 요인

단변량 분석에서 통계적으로 유의한 차이를 보였던 변수와 모유수유 계획과의 관련성을 살펴본 회귀분석 결과(Table 1), 고등학교 졸업을 기준으로 전문대 졸업자의 모유수유 계획 가능성은 1.49배 높았으며 대학 혹은 대학원 졸업자의 모유수유 계획 가능성은 4.25배 높았다(p = .013). 대상자의 과거 모유수유 경험은 경험이 있는 대상자가 없는 대상자에 비해 모유수유 계획 가능성이 7.47배 유의하게 높았다(p < .001). 또한 산전 모유수유 교육에 참여한 대상자는 4.67배(p = .001), 병원에서 모유수유 정보를 받은 대상자는 2.47배(p = .022)로 모유수유 계획 가능성이 유의하게 높았다. 인터넷 사용과 관련해서는 하루 1~2회 사용자에 비해 하루 종일 사용하는 경우와 3~4회 사용하는 경우, 모유수유 계획 가능성은 각각 0.18배, 0.89배 낮게 나타났다(p = .001).

Table 1
Logistic Regression Results of the Relationships among Factors Influencing BF Plan

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4. 모유수유 지속기간에 영향을 미치는 요인

모유수유 지속기간에 대한 회귀분석 결과(Table 2), 대상자 나이, 월수입, 모유수유 경험, 수유 중 어려움, 산후 모유수유 교육 참여여부가 모유수유 지속기간에 영향을 주는 변인이었다. 즉 대상자 나이가 5살 증가할수록(odds ratio [OR] = 0.72, p = .036), 수유 중 어려움이 있을수록(OR = 0.16, p = .005) 장기 실천군이 될 가능성이 낮았으며, 월수입이 증가할수록(OR = 1.07, p = .019), 모유수유 경험이 있는 경우(OR = 1.61, p = .046), 산후 모유수유 교육에 참여한 경우(OR = 1.70, p = .034)에 모유수유 장기 실천군이 될 가능성이 유의하게 높았다.

Table 2
Logistic Regression Results of the Relationships among Factors Influencing BF Duration

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5. 모유수유 정보자원 연결망

모유수유 계획선택군의 분만 전후 정보자원 연결망을 살펴보면 Figure 2A와 같이 분만 전에는 인터넷-지인, 인터넷-남편 간의 양의 관계와 지인의 높은 매개역할(BC: 11)이 특징적으로 나타났다. 그러나 분만 후는(Figure 2B) 시어머니-기타(예. 산부도우미) 관계가 추가되긴 하지만 중심화와 밀도가 낮아지고 지인의 매개역할(BC: 3~4)도 크게 낮아졌다. 이에 비해 모유수유 미계획선택군의 경우, 분만 전(Figure 2C)에는 여러 정보자원 간 관계가 추가되면서 계획선택군에 비해 중심화는 낮고 밀도는 높은 상대적으로 복잡하고 분산된 연결망을 보였다. 인터넷-지인관계가 계획선택군보다 강하게 나타나고 산부교실-기타 간의 강도도 높은 편이다. 또한 정보자원 중 모유수유 상담소의 매개역할(BC: 12)이 높았다. 분만 후(Figure 2D)에는 연결망이 더 복잡해지고 분산되면서 밀도가 증가하고 중심화는 낮아져 계획선택군과 다른 패턴을 보였다. 그중 조리원-간호사, 조리원-기타, 산부교실-상담소, 육아서적-기타, 어머니-의사 간의 관계 강도가 높은 편이고, 조리원(BC: 8)과 상담소(BC: 5)는 다른 자원 유형에 비해 높은 매개역할을 보였다(Figure 2).

Figure 2
BF information resource networks of BF subgroups at before and after childbirth. (A) Planned BF group at antenatal period (centralization = 0.04, density = 0.67, diameter = 3). (B) Planned BF group at postpartum period (centralization = 0.03, density = 0.62, diameter = 3). (C) Non-planned BF group at antenatal period (centralization = 0.03, density = 0.74, diameter = 3). (D) Non-planned BF group at postpartum period (centralization = 0.03, density = 0.85, diameter = 2). Network-level measures in parentheses. The red color nodes indicate those having high betweenness centrality in the network; the blue color solid links and grey dotted links indicate positive and negative relationships respectively, and those thickness means the strength. The relationships of less than |0.1| were omitted).
BF = Breastfeeding; PP care center = Postpartum care center; Etc. = Mother-infant help service.

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한편 모유수유 단기 실천군의 연결망(Figure 3A)을 보면, 산부교실을 중심으로 인터넷, 상담소, 조리원, 남편, 어머니, 기타 간의 양적 관계와 상담소를 중심으로 지인, 육아서적, 기타 간의 부적 관계가 구분되었다. 이로 인해 산부교실(BC: 10)과 상담소(BC: 11)는 큰 매개역할을 보였다. 장기 실천군의 경우(Figure 3B)는 조리원, 시어머니, 인터넷이 매개역할(BC: 3)을 보이나 단기 실천군에 비해 약화되어 있고, 전체적으로 낮은 강도의 관계가 분산되어 있는 것이 특징이다(Figure 3).

Figure 3
BF information resource networks of short-term and long-term BF groups. (A) Short-term BF group (centralization = 0.03, density = 0.85, diameter = 2). (B) Long-term BF group (centralization = 0.04, density = 0.67, diameter = 3). Network-level measures in parentheses. The red color nodes indicate those having high betweenness centrality in the network; the blue color solid links and grey dotted links indicate positive and negative relationships respectively, and those thickness means the strength. The relationships of less than |0.1| were omitted.
BF = Breastfeeding; Etc. = Mother-infant help service; PP care center = Postpartum care center.

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